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基于9种机器学习算法的岩爆预测研究

汤志立  徐千军  
【摘要】:岩爆预测是减轻乃至消除岩爆危害的基础。本文构建含325组岩爆案例的岩爆预测数据集,通过引入9种经典机器学习算法,建立9个考虑多因素的岩爆预测模型,发展并完善岩爆预测方法。模型建立过程中,采用空值填充、重采样等多项数据预处理技术对数据进行清洗、归一化及降维,解决了数据不均衡问题。通过特征提取与选择,获得岩爆预测的最优的特征组合,采用网格搜索交叉验证技术获得模型的最优参数。采用准确率、精确率、召回率、F_1值、宏平均、微平均等指标对模型预测性能进行验证与评估,并与常用理论判据的分类性能进行了对比。检验结果表明,所建模型的预测效果较好,且远好于单纯依靠理论判据所得的结果。最后,采用本文模型对西藏多雄拉隧道进行了岩爆倾向性分析,预测结果与现场情况具有较好的一致性。

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